본 논문에서는 저가의 웹 카메라를 사용하여 영상을 입력받아 손 부분 영상을 추출한 후 동심원 추적 알고리즘을 사용하여 손가락 동작을 인식하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 인터페이스처럼 손에 별도의 센서를 부착하지 않음으로 신체에 불편함을 주지 않는다. 또한 저가인 웹 카메라를 사용해서 비용적인 측면에서 활용성을 증가 시켰다. 동심원 추적 알고리즘을 사용하여 펴진 손가락의 개수뿐 만아니라, 손가락 접힘 여부 정보를 효율적으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여, 손가락 동작을 평균 95.48%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인했으며, 손을 사용한 HCI 및 원격 제어 명령어 입력수단으로 활용가능성을 확인하였다.
영상 기록을 남기는 장치들에서 신원을 파악할 수 있는 이미지를 확보할 때 입력 영상이 실물인지 사진인지를 구분하는 것은 중요한 문제이다. 단일 영상과 센서 등을 이용하여 단순하게 대상까지 거리만의 측정으로 구분하는 방법은 많은 약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 관찰대상까지 거리뿐만 아니라, 얼굴영역의 깊이 지도를 만들어 입체감을 체크함으로써 단순 사진과 실물 얼굴을 구별하는 방법에 관한 것을 제안한다. 사진과 실물 얼굴을 촬영하고 여기에서 측정된 깊이지도 값을 이용하여 학습 알고리즘에 적용한다. 반복적인 학습을 통해 정확하게 실물과 사진을 구분하는 패턴을 찾았다. 제안한 알고리즘의 유용성은 실험으로 검증하였다.
최근 바이오 관련산업의 발전과 함께 바이오 장비 및 장치들에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히 바이오 세포 조작관련 연구들이 많이 진행되어 오고 있다. 일반적으로 바이오 세포들에 대해 기계적인 엔드 이펙터들이 조작을 위해 접촉될 때 과도한 힘이 발생될 경우가 발생하며 이런 힘들에 의해 세포막이나 조직들이 피해를 입을 수 있다. 본 논문에서는 상기 문제들을 극복하기 위해 바이오 세포 조작을 위한 새로운 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 내장된 힘 센서를 이용하여 바이오 세포와 엔드 이펙터간의 발생 힘을 측정할 수 있다. 또한, 비전기술을 이용하여 엔드 이펙터의 피펫 팀을 바이오 세포막까지 정확하게 가이드 할 수 있다. 결과적으로 제안된 시스템은 바이오 세포에 피해를 주지 않고 안전하게 조작이 가능하다. 제안된 기술을 이용하여 실제 시작품을 제작하여 다양한 실험을 수행한 결과 향후 DNA 조작과 같은 바이오 세포 조작용 정밀 인젝션 시스템으로의 사용 가능성을 보여 주었다.
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
최근 스크린 골프와 같이 실내에서 가상현실과 결합하여 운동을 즐길 수 있는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 승마는 비싼 경제적 비용 외에도 승마기술의 습득이 쉽지 않고 위험한 운동으로 대중화 보급에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 병렬 로봇 기구에 기반한 승마로봇 플랫폼을 개발하고 가상현실과 결합하여 실제와 유사한 승마감을 체험할 수 있도록 하였다. 전문가의 승마자세를 기반으로 일반 승마자의 체위를 교정할 수 있도록 비전센서를 탑재하여 모션 캡처 처리를 하였으며 말의 보법에 기반하여 승마 난이도를 체험할 수 있도록 하였다. 개발된 승마로봇을 이용하면 전천후로 승마를 즐길 수 있으며 체계적인 승마교육에도 사용될 수 있어 승마 스포츠의 확산을 위해 널리 사용될 수 있다.
센서 기술의 발달과 디지털 미디어의 진화는 인터액티브 미디어아트라는 새로운 예술장르를 탄생시켰다. 그 중 디지털 거울은 컴퓨터비전 기술과 비디오아트의 융합을 기반으로 등장한 작품분야로서, 관객의 시각적 이미지를 다양한 매체를 통해 재구성하여 표현한다. 이러한 디지털 거울의 미학적 측면과 높은 관객 접근성을 바탕으로 많은 디지털 거울 작품이 등장했다. 하지만 대다수의 디지털 거울은 관객의 참여 정도와 무관한 시각적 이미지를 표현하고 있으며, 이는 지속적인 관객참여와 상호작용 유지를 저해하는 요소로 작용될 수 있다. 이에 본 논문은 기존의 디지털 거울에 차영상 기반의 움직임 감지 알고리즘과 파티클 시스템을 연동하여 관객의 움직임 정도에 따라 유기적으로 변화하는 디지털 거울을 제안한다. 먼저 입력된 관객이미지를 처리하여 관객의 움직임 정보를 추출하고, 이를 파티클의 속성에 적용시켜 관객의 움직임에 따라 변화하는 파티클 시스템을 디자인한다. 그리고 이를 기반으로 관객의 이미지를 재구성하여 표현했다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 과정은 매우 중요한 단계로서 하나의 카메라를 이용하는 단안시법과 두 개의 카메라를 이용하는 양안 시법이 있는 후자를 일반적으로"스테레오 비전"이라고 한다. 요즘 많이 CCTV나 여러 매체에서 사용되고 있는 자동 물체추적 시스템에서 인간의 두 눈을 모방한 스테레오 카메라를 이용하여 현장의 상황이나 작업 전개를 보다 명확하게 알 수 있어 회피/제어 기동 및 여러 작업의 효율을 극대화할 수 있다. 기존의 2D 영상에서의 물체 추적시스템은 거리를 인식할 수 없어 전이를 인식할 수 없었으나 스테레오 영상의 시차를 이용하고 객체를 표시하여 관측자가 보다 효과적으로 제어할 수 있을 것이다.
실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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